王玲玲 方志耕

一、 引 言

2002年諾貝爾經濟學獎被授予美國心理學家與經濟學家Daniel Kahneman，行為金融學由此被推向研究前沿，作為其中一大支柱的“投資者情緒理論”隨之成為研究熱點，受到學術界的廣泛關注。

當前“投資者情緒與股市發(fā)展之間存在密切聯系”這一觀點已得到許多研究的支持。如有學者研究發(fā)現投資者情緒與股市收益之間存在特定聯系，相關代表性成果有國外學者Corredor等(2013)分析了法國、德國、西班牙和英國四個歐洲主要股市中投資者情緒的影響效應，發(fā)現投資者情緒對市場回報有顯著影響，但股票的類別、國家的文化等不同將導致投資者情緒的影響強度亦不同。Fong等(2014)論證得出股票市場中的MAX效應與投資者情緒高度相關。Naik等(2016)以印度股市為研究對象，發(fā)現積極、消極這兩種投資者情緒對股市超額收益的影響存在非對稱性。國內學者魯訓法等(2012)研究得出上證綜合指數收益率與投資者情緒變化率之間存在單向因果關系，前者是后者的格蘭杰原因。劉維奇等(2014)論證得出投資者關注度越高的股票，其收益對投資者情緒變化的敏感度越高。又如有學者論證得出投資者情緒與股市波動之間密切相關。相關代表性成果有國外學者Zouaoui等(2011)研究認為在羊群行為易發(fā)生、股市機構投資者相對較少的國家中，投資者情緒帶來的沖擊相對更大，會增加股市爆發(fā)危機的可能性。Sayim等(2015)對土耳其伊斯坦布爾證交所的股票交易活動展開分析，發(fā)現股市投資者情緒中的理性成分上升能顯著降低股市的波動程度。Dimpfl等(2015)將主要股票市場指數的互聯網搜索量作為投資者情緒的代理變量，研究發(fā)現投資者情緒是股市波動的格蘭杰原因。國內學者劉京等(2013)通過文獻梳理得出股市波動的原因之一在于經理人對投資者情緒的過度迎合。何平等(2014)研究認為投資者情緒對股市波動有顯著影響，且投資者情緒越高個股波動率越高。石廣平等(2016)研究發(fā)現投資者情緒在股市上行時期對股市泡沫影響持續(xù)期較長。

規(guī)范和發(fā)展是股市一個永恒的主題(吳敬璉，2001)，中國政府出于建立和維護“公開、公平、公正”的市場秩序、保護投資者特別是中小投資者的合法權益、促進股市長期穩(wěn)定健康發(fā)展等考慮，往往為遏止股市震蕩而通過貨幣政策等手段來干預股市。由于股市投資者是股票市場交易的重要參與主體，貨幣政策調整本身是修正其對股票市場投資環(huán)境認知，進而影響其投資決策的過程，因此，貨幣政策干預股市的實際成效在一定程度上可視為股市投資者情緒對貨幣政策調整響應的映射。當前亦有學者對股市投資者情緒與貨幣政策調整之間的聯系展開探討，如國外學者Kurov(2010)論證得出投資者情緒對于貨幣政策調控股市的效應有重要影響，國內學者陳影等(2017)分析了貨幣政策寬松和收緊時中國股市投資者情緒的變動情況。然而同前文所提研究投資者情緒與股市收益或股市波動內在關聯的這兩個方向相比，以中國股市為關注對象，量化解析投資者情緒與貨幣政策調整二者聯系的現有成果數量并不豐富，可以說緊密相關的國外成果相當缺乏，國內成果亦不多見。值得一提的是，近年來以李姣姣等(2014)、高旭等(2015)、郭紅玉等(2016)為代表的學者們研究認為，中國貨幣政策對股市的影響力值得肯定，但貨幣政策的干預成效并不會完全按照預期的方向演進，這從側面證實若需更好把握貨幣政策干預成效、有力推動股市規(guī)范發(fā)展，有必要進一步挖掘中國股市投資者情緒對貨幣政策調整的響應特征。

可搜集到的文獻顯示，現階段大多數研究在解析中國股市投資者情緒對貨幣政策調整的響應特征時，相關結論主要依據可觀測變量構成的量化模型得出，較少考慮研究所處經濟系統(tǒng)亦存在一些反映系統(tǒng)真實狀態(tài)的不可觀測因素，如測量誤差、貨幣政策調整引起的經濟系統(tǒng)結構變動等，顯然，研究過程中綜合考慮這些不可觀測因素，有助于提高研究結論的可靠性，正因為此，將不可觀測因素納入到模型中既是現有研究所建模型進一步完善的方向之一，也是此類研究進一步深入的方向之一?；跔顟B(tài)空間模型在估計不可觀測的時間變量方面有其獨特優(yōu)勢，本文擬在理論分析的基礎上構建反映中國股市投資者情緒受貨幣政策調整影響的狀態(tài)空間模型，分析中國股市投資者情緒對不同貨幣政策調整下的時變響應情況，并進一步梳理其特征，以期為政府出臺措施規(guī)范股市發(fā)展提供參考思路。

二、 貨幣政策調整影響股市投資者情緒的理論分析與模型構建

1. 貨幣政策調整影響股市投資者情緒的理論分析

(1) 貨幣政策調整影響股市投資者情緒的流程解析

股票市場中，投資者的主要決策行為是增持或減持股票，絕大多數投資者的決策行為取決于其對股市投資環(huán)境的認知。顯然，當投資者對股市投資環(huán)境持樂觀態(tài)度時，往往會選擇增持股票，反之則會選擇減持股票。股市投資者相關決策行為的實際產生離不開資金的流動，也正因為此，貨幣政策盡管不是構成股市投資環(huán)境的唯一因素，但它卻是相對而言更容易被投資者感知的一個重要因素。貨幣政策的調整必然會引起股市投資者情緒的波動，從而影響其決策行為，這一動態(tài)過程如圖1所示。

圖1 股市投資者情緒變動與決策行為示意圖

基于上述分析，我們提出如下研究假設：

假設1：貨幣政策調整可以顯著影響股市投資者情緒。

(2) 貨幣政策調整影響股市投資者情緒的機理分析

中國政府調控股市使用的主要貨幣政策工具包括貨幣供應量、信貸規(guī)模、利率等，已有較多文獻從理論上論證了貨幣政策工具的使用能夠影響進入股票市場的資金流，最終引起股票價格的變化。由于股市投資者是股票買賣的重要執(zhí)行人，因而從這一角度來看，相關理論分析成果中暗含著貨幣政策調整影響股市投資者情緒的機理。貨幣發(fā)行量的合理增加、信貸規(guī)模限制的放寬以及低利率的實行等適度寬松的貨幣政策往往能夠刺激人們的投資意愿，股市投資者也不例外。相應貨幣政策的實行，理論上能夠促使進入股票市場的資金流增多，從而在一定程度上促使股價的提升，究其內里原因是股市投資者相對易于降低融資成本或投資機會成本、投資者情緒受到正向激勵的緣故。由于已有大量實證研究成果論證了不同貨幣政策工具調控股市的效應不同，如屈晶(2015)研究得出貨幣供應量的增加會使股價上漲，利率的上升會使股價下跌。金春雨等(2016)研究發(fā)現貨幣政策的擴張可以促進股票市場流動性的改善，貨幣政策的緊縮將會造成股票市場流動性的惡化等。為此我們提出如下研究假設：

假設2：股市投資者情緒對不同貨幣政策調整具有感知差異性。

此外，盡管中國政府力求推行穩(wěn)健的貨幣政策，但不可避免的是國家在不同時期政策執(zhí)行力度存在差異，這必然導致不同階段政策效果不一，如張金華等(2014)運用向量自回歸模型以利率為貨幣政策代表，論證了貨幣政策調控股市效應存在非對稱性，持相似觀點的成果此處不一一列出，這些成果雖未直接論述貨幣政策調整對股市投資者情緒的影響，但也能夠從側面證明，股市的復雜多變性直接導致貨幣政策調整對投資者情緒的影響亦復雜多變。為此我們提出如下研究假設：

假設3：貨幣政策調整對股市投資者情緒的影響效應存在時變性。

2. 貨幣政策調整對股市投資者情緒影響效應測度模型構建

(1) 變量選擇

根據前文的理論分析，本文選擇能夠代表中國股票市場投資者情緒、貨幣政策的變量展開研究。

“股市投資者情緒”度量方面，結合數據的可獲得性，選擇“中國證券投資者信心指數(SICI)”來反映中國股市投資者情緒，并將之作為所構建模型的被解釋變量(Y)，該指標源于中國證券投資者保護基金有限責任公司的投資者信心調查問卷，相應抽樣方式詳見陳瑋光等學者(2014)的成果，因問卷內容較多與股票投資緊密相關，且采用多級、分層、PPS 抽樣相結合的混合抽樣方法，所得樣本代表性強，數據的可靠度有所保障。

“貨幣政策”調整度量方面，為進一步驗證所提假設1-3，結合已有文獻，最終選取“貨幣供應量M2同比增長率”、“金融機構人民幣貸款余額”、“7天同業(yè)拆借利率”這3個指標分別來反映中國主要貨幣政策“貨幣供應量”、“信貸規(guī)?！币约啊袄省钡淖儎?，并作為所構建模型的解釋變量，依次記為X1、X2、X3。

考慮到能夠影響中國股票市場投資者情緒的重要因素還包括“股市回報率”、“國內經濟發(fā)展態(tài)勢”，且隨著全球經濟一體化程度的不斷加深，“國際經濟發(fā)展態(tài)勢”對中國股票市場投資者情緒的影響亦不容忽視，因此為盡可能避免變量遺漏問題，本部分選擇“股票市場平均市盈率”、“國內經濟基本面指數(DEFI)”、“國際經濟和金融環(huán)境指數(IEFEI)”作為所構建模型的控制變量，依次記為X4、X5、X6。其中，由于滬市相對于深市而言規(guī)模更大、發(fā)展更成熟，此處“股票市場平均市盈率”指標以滬市“平均市盈率(LFY)”來反映。

(2) 模型基本形式的確定

由于本文模型構建的重要目的之一是能夠測度中國貨幣政策調整對股市投資者情緒的動態(tài)影響，一個合適的選擇是采用狀態(tài)空間模型。依據文獻，該模型是一種典型的動態(tài)時域方法，它將不可觀測的狀態(tài)變量并入到可觀測模型進行聯合估計，所用估計方法卡爾曼濾波法既能夠捕捉到不同時期系統(tǒng)內部變量關系的動態(tài)特征，也能夠很好地克服變量之間由于結構變動所帶來的不能估計或者估計偏誤的問題，對于分析和觀測動態(tài)系統(tǒng)而言，該方法能夠克服最小二乘回歸只能觀測狀態(tài)變量的平均效應，不能觀測狀態(tài)變量的動態(tài)效應和變化過程的缺陷。

為了在后續(xù)的實證環(huán)節(jié)盡可能避免異方差，對各變量作對數處理，并將取對數后的變量分別記為LNY、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5、LNX6。根據基本假設和變量的選取，設定模型的基本形式如下：

(1)

狀態(tài)方程SVi,t=SVi,t-1+εi,t(i=1,2,…6)

(2)

式(1)中c為常系數項，SVi,t(i=1,2,…6)為時變參數，τi(i=1,2,…6)表示各狀態(tài)變量對股市投資者情緒的影響時滯，式(1)中的μt與式(2)中的εi,t均為隨機擾動項。

三、 貨幣政策調整對股市投資者情緒影響效應實證分析

結合數據的可得性與所選用指標研究時段一致性的原則，本文以2008.4-2015.1為研究樣本區(qū)間。所用原始數據來源于大智慧大數據終端及同花順iFinD數據庫。因所選用數據均為月度數據，為消除季節(jié)因素，采用 CensusX12法進行季節(jié)調整。

1. 平穩(wěn)性檢驗

為防止偽回歸的產生，需要對狀態(tài)空間模型的變量進行平穩(wěn)性和協整關系檢驗。本研究選擇常用的單位根(ADF)檢驗法，借助Eviews軟件判斷LNY、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5、LNX6這7個變量所形成的序列的平穩(wěn)性，依據調整的SC準則自動選擇滯后期得出相應統(tǒng)計量及結論如表1所示：

表1 變量的單位根(ADF)檢驗結果

注：模型選擇中，“C”代表常數項，“T”代表時間趨勢，“M” 代表滯后期數，“N”代表不含常數項C 或時間趨勢T。表中數據依據軟件輸出結果整理得出，下同。

表1中，D(LNY)、D(LNX1)、D(LNX2)、D(LNX3)、D(LNX4)、D(LNX5)、D(LNX6)分別表示相應序列的一階差分序列。由ADF檢驗可知，在原始序列上所有的檢驗結果均沒有拒絕有單位根的假設，而一階差分后這7個序列均變?yōu)槠椒€(wěn)序列，即這些序列均為一階單整序列，符合展開協整檢驗的前提條件。考慮到本研究分析的是多變量間的協整關系，因此選用Johansen極大似然法，協整檢驗結果如表2所示：

表2 變量的Johansen協整檢驗結果

特征根跡檢驗和最大特征值檢驗均認為在 5% 的顯著性水平下，LNY、LNX1、LNX2、LNX3、LNX4、LNX5、LNX6這7個變量之間存在協整關系。因而，由這7個變量構建的狀態(tài)空間模型不存在偽回歸。

2. 參數估計

為了確定式(1)中，各變量具體滯后形式，本文采用從一般到特殊的方法，得出了量測方程的具體形式如下：

LNY=C(1)+SV1·LNX1(-5)+SV2·LNX2(-1)+SV3·LNX3(-1)+SV4·LNX4(-1)+SV5·LNX5(-1)+SV6·LNX6(-2)+[var=exp(C(2))]

狀態(tài)方程仍采用遞歸形式，采用卡爾曼濾波算法對狀態(tài)空間模型進行估計，估計結果見表3。

表3 狀態(tài)空間模型估計結果

續(xù)表

表3中結果顯示，顯著性水平為5%時，C(2)及各狀態(tài)參數均通過顯著性檢驗，C(1)通過顯著性檢驗的概率為88.36%，為了確保狀態(tài)空間模型估計結果的可靠性，對殘差序列C(2)進行單位根檢驗。結果顯示，ADF檢驗t檢驗值為-7.195，顯著性水平取5%時的臨界值為-3.466，序列平穩(wěn)，說明利用狀態(tài)空間模型卡爾曼濾波所估計出來的結果是可靠的。

3. 結果分析

(1) 貨幣政策調整對股市投資者情緒影響的描述性統(tǒng)計分析

對各狀態(tài)變量相應的時變參數做描述性統(tǒng)計，結果見表4。表中牛熊市的劃分借鑒Pagan等人(2003)的判定標準，通過分析可知所研究時段內，中國股市經過多次牛熊市的狀態(tài)轉換，其中牛市區(qū)間段包括：2008.10-2009.7、2010.7-2010.10、2013.6-2015.1；熊市區(qū)間段包括：2009.8-2010.6、2010.11-2013.5。為保證不同市態(tài)下相關結果的代表性以及凸顯規(guī)律性，表4中所列出的牛熊市的結果為時長超過 12個月的牛市(2013.6-2015.1)和熊市(2010.11-2013.5)。

表4 時變參數描述性統(tǒng)計

時變參數的均值可視為研究時段相應狀態(tài)變量影響股市投資者情緒的平均效應。由表4可知，全樣本區(qū)間內，時變參數均值絕對值最大的狀態(tài)變量為反映“國內經濟發(fā)展態(tài)勢”的“國內經濟基本面指數”，數值為0.174；牛市區(qū)間內，時變參數均值絕對值最大的狀態(tài)變量為反映“股市回報率”的“股票市場平均市盈率”，數值為0.160；熊市區(qū)間內，時變參數均值絕對值最大的狀態(tài)變量仍為“國內經濟基本面指數”，數值為0.189，這一數據結果邏輯上存在合理性，牛市期間，股市投資者的情緒更容易被相對較高的回報率所左右，而在熊市，股市投資者狂熱消退理性回歸，投資信心的來源重新回歸于經濟發(fā)展態(tài)勢，全樣本期間內，“國內經濟基本面指數”為影響股市投資者情緒平均效應最大的狀態(tài)變量，這展現了隨著中國股市發(fā)展日漸成熟，理性交易者亦日漸增多的一種狀態(tài)。而貨幣政策變量對應的3個時變參數SV1、SV2、SV3均值的絕對值均非最大，這表明在所研究時段內，貨幣政策調整在影響投資者情緒方面未能占絕對主導地位。反映“國際經濟發(fā)展態(tài)勢”的狀態(tài)變量“國際經濟和金融環(huán)境指數”對應的時變參數在所討論時段內均值都為正，但數值相對較小，體現出國際經濟發(fā)展態(tài)勢良好亦能對中國股市投資者情緒形成正向影響，但影響的平均效應相對其他狀態(tài)變量較弱。

從貨幣政策對應的3個時變參數均值本身來看，無論是全樣本區(qū)間還是牛市或熊市，代表“貨幣供應量”、“信貸規(guī)?！迸c“利率”的狀態(tài)變量對股市投資者情緒影響的方向均保持一致，貨幣供應量與利率對股市投資者情緒均呈現負向影響，信貸規(guī)模則剛好相反。此外，比較表4中各貨幣政策對應時變參數的變異系數絕對值，可發(fā)現不同市態(tài)下各貨幣政策調整對股市投資者情緒影響的穩(wěn)健性亦存在差異。對于貨幣供應量調整而言，其對股市投資者情緒影響牛市較之熊市的波動性相對較大，而信貸規(guī)模與利率調整則剛好相反，這兩者變動對股市投資者情緒影響牛市較之熊市穩(wěn)定。

(2) 貨幣政策調整對股市投資者情緒影響的時變特征分析

進一步考察這3個貨幣政策變量對股市投資者情緒影響的時變特征，對SV1、SV2、SV3分別作圖，如下所示。

(a) 貨幣供應量調整

圖2中，股市投資者情緒對3種貨幣政策調整的動態(tài)響應曲線表現出的共同特征是前期波動相對劇烈，后期趨于平穩(wěn)。3條曲線中2008.4-2008.8月相應時變參數數值均為0是由于實證中所選用狀態(tài)空間模型最大滯后期為5，造成部分數據缺失的緣故。各曲線波動最大的區(qū)間均落在2008.9-2009.6附近，這段時間恰逢國際金融危機全面爆發(fā)，中國經濟增速快速回落，出口出現負增長，大批農民工返鄉(xiāng)，經濟面臨硬著陸的風險，而中國政府于2008年11月推出的進一步擴大內需、促進經濟平穩(wěn)較快增長的十項措施(簡稱“四萬億計劃”)尚處于初步執(zhí)行階段。

綜合表3、表4中的數據結果可發(fā)現，相對于其他兩種貨幣政策，貨幣供應量調整無論是最終狀態(tài)還是均值效應，其絕對值都是3種貨幣政策中最大的，這一結果顯示，中國股市投資者情緒對3種貨幣政策中的貨幣供應量調整響應相對積極。而貨幣供應量調整總體來看對中國股市投資者情緒呈現負向影響，這一結果在邏輯上支持高旭等人(2015)的實證結論“貨幣供給量對股票市場的影響為負向影響”。研究時段內，這一狀態(tài)變量對應的時變參數數值為正出現在2009.5-2009.11，從數值大小來看，這7個月中僅2009年6月的數值高于0.1，達到0.147，其余6個月均低于0.1，自2011年3月以來，這一數值基本穩(wěn)定在-0.16左右。相應數值長期為負，表明研究時段內，中國股市投資者情緒很難受到來自貨幣供應量上升的正向激勵，究其原因，應與貨幣供應量持續(xù)上升所處的特殊歷史背景有關。2008年以來中國經濟發(fā)展長期面臨下行壓力，并于2014年12月召開的中央經濟工作會議上正式宣布進入新常態(tài)，在此期間，雖然中國政府推行的貨幣政策經歷了從2008年底“適度寬松”向2011年初“穩(wěn)健”的轉變，但從貨幣供應量來看，持續(xù)上升是其基本態(tài)勢。據央行統(tǒng)計數據，截至2012年末，中國M2余額達到人民幣97.42萬億元，居世界第一，接近全球貨幣供應總量的1/4，是美國的1.5倍，2013年與2014年年末，M2余額進一步上升，分別達到110.65萬億元和122.84萬億元。而放眼全球，中國并不是唯一增發(fā)貨幣的國家，2008年以來世界經濟總體呈現增長乏力態(tài)勢，為應對國際金融危機、刺激經濟增長，美國、日本、歐元區(qū)及英國等發(fā)達經濟體紛紛推行量化寬松貨幣政策，日本更是于2013年4月正式啟動“超級量化寬松貨幣政策”，各國政府的種種舉措無形中促使投資者在心理上將“貨幣供應量上升”與“經濟形勢相對嚴峻”二者深度掛鉤，最終表現為國內股市投資者情緒在研究時段內受到貨幣供應量上升的負向激勵。

圖2中的(b)圖顯示，研究時段內反映信貸規(guī)模的狀態(tài)變量對應時變參數數值均為正，這表明信貸規(guī)模上升對中國股市投資者情緒呈現長期的正向影響。這一結論支持學者劉萍萍(2010)研究成果中的思想“中國銀行信貸與股票價格呈正相關關系”。股市投資者情緒受信貸規(guī)模上升的正向激勵后，選擇增持股票的投資者規(guī)模上升，股票價格也將抬高。自2009年8月以來，這一狀態(tài)變量對應的時變參數數值基本穩(wěn)定在0.12左右。進一步結合表4中的數據發(fā)現，不論在牛市還是熊市，依據這一狀態(tài)變量對應的時變參數數值計算得出的變異系數絕對值在3種貨幣政策變量中最小，表明對于中國股市投資者而言，信貸規(guī)模調整對其情緒的影響相對最穩(wěn)健。

圖2中的(c)圖顯示，研究時段內反映利率變動的狀態(tài)變量對應時變參數數值基本為負。利率上升將對股市投資者情緒呈現負向影響，這一結果與一般邏輯相符。研究時段內，這一狀態(tài)變量對應的時變參數數值為正出現在2008.9-2008.12，這一時間段恰好落在中國政府為應對國際金融危機出臺“四萬億計劃”前后，股市投資者情緒很有可能受此鼓舞。自2011年4月以來，相應數值基本穩(wěn)定在-0.1左右，結合表4中的數值結果，從均值效應來看，利率調整較之其他兩種貨幣政策，對股市投資者情緒的影響能力相對較弱。

四、 結論與啟示

本文構建狀態(tài)空間模型剖析中國股市投資者情緒對貨幣政策調整的響應特征，選用2008.4-2015.1的月度數據進行實證分析，所得量化測算結果支持前文所提假設，研究得出主要結論如下：

一是貨幣政策調整對股市投資者情緒存在顯著影響，且影響趨于穩(wěn)定。所構建狀態(tài)空間模型回歸結果中，貨幣政策對應的3個狀態(tài)變量均通過顯著性檢驗。量化測算結果顯示，研究時段后期股市投資者情緒受貨幣供應量、信貸規(guī)模、利率的上升影響的彈性基本穩(wěn)定在-0.16、0.12與-0.1左右。

二是貨幣政策調整對股市投資者情緒影響的穩(wěn)健性存在非對稱特征。貨幣供應量調整對股市投資者情緒的影響熊市相對穩(wěn)健，而信貸規(guī)模與利率調整對股市投資者情緒的影響則是牛市相對穩(wěn)健。

三是貨幣政策調整對股市投資者情緒的影響未能占據絕對主導地位。盡管貨幣政策調整對股市投資者情緒存在顯著影響，但牛市中，股市投資者情緒更易受到股市回報率的左右，而熊市中，國內經濟發(fā)展基本態(tài)勢則更能影響股市投資者情緒。

股市穩(wěn)定健康發(fā)展，對經濟社會發(fā)展全局意義重大。本文的實證研究結果表明，若政府意圖合理引導股市投資者情緒時，中國的貨幣政策工具可以是“輔助”但不能是“依賴”。當股市過熱，緊縮的貨幣政策在引導投資者情緒回歸客觀理性方面盡管能發(fā)揮一定的作用，但嚴防資本大鱷“呼風喚雨”，惡意虛抬股市收益，維護股市投資生態(tài)環(huán)境才是根本；而當股市低迷，政府擬推行相對寬松的貨幣政策提振股市投資者信心時，貨幣供應量的調整方向及規(guī)模則需結合實際情況加以確定，而不能在原有基礎上一味放寬，較之降低利率，增加信貸規(guī)模的調控效應會更顯著。

1. Corredor P, E Ferrer, and R Santamaria. Investor Sentiment Effect in Stock Markets: Stock Characteristics or Country-specific Factors?InternationalReviewofEconomics&Finance, 2013, 27(3):572-591.

2. Dimpfl T, and S Jank. Can Internet Search Queries Help to Predict Stock Market Volatility?EuropeanFinancialManagement, 2015, 22(2):171-192.

3. Fong W M, and B Toh. Investor Sentiment and the MAX Effect.JournalofBanking&Finance, 2014, 46(3):190-201.

4. Kurov A. Investor Sentiment and the Stock Market’s Reaction to Monetary Policy.JournalofBanking&Finance, 2010, 34(1): 139-149.

5. Naik P K, and P Padhi. Investor Sentiment, Stock Market Returns and Volatility: Evidence from National Stock Exchange of India.InternationalJournalofManagementPractice, 2016, 9(3): 213-237.

6. Pagan A R, and K A Sossounov. A Simple Framework for Analysing Bull and Bear Markets.JournalofAppliedEconometrics, 2003, 18(1): 23-46.

7. Sayim M, and H Rahman. The Relationship between Individual Investor Sentiment, Stock Return and Volatility: Evidence from the Turkish Market.InternationalJournalofEmergingMarkets, 2015, 10(3): 504-520.

8. Zouaoui M, G Nouyrigat, and F Beer. How Does Investor Sentiment Affect Stock Market Crises? Evidence from Panel Data.FinancialReview, 2011, 46(4): 723-747.

9. 陳瑋光、柯惠新、陳銳：《中國證券投資者信心指數調查抽樣方案設計》，《統(tǒng)計研究》2014年第7期。

10. 陳影、鄭重：《我國貨幣政策對投資者情緒的影響》，《上海金融》2017年第2期。

11. 高鐵梅主編：《計量經濟分析方法與建?！狤views應用及實例(第二版)》，清華大學出版社2009年版。

12. 高旭、陳國文：《貨幣政策非對稱性對股票市場的影響研究》，《東岳論叢》2015年第9期。

13. 郭紅玉、許爭：《日本貨幣政策對股票收益率的影響》，《現代日本經濟》2016年第1期。

14. 何平、吳添、姜磊，等：《投資者情緒與個股波動關系的微觀檢驗》，《清華大學學報(自然科學版)》2014年第5期。

15. 金春雨、張浩博：《貨幣政策對股票市場流動性影響時變性的計量檢驗——基于TVP-VAR模型的實證分析》，《管理評論》2016年第3期。

16. 李姣姣、李彬：《我國貨幣政策與股票市場關系的實證研究》，《統(tǒng)計與決策》2014年第4期。

17. 劉京、仲偉周、趙武：《股票價格泡沫的公司投資效應的學術研究述評》，《現代經濟探討》2013年第4期。

18. 劉萍萍：《我國股票價格波動與銀行信貸的關聯性研究》，《財經問題研究》2010年第5期。

19. 劉維奇、劉新新：《個人和機構投資者情緒與股票收益——基于上證A股市場的研究》，《管理科學學報》2014年第3期。

20. 魯訓法、黎建強：《中國股市指數與投資者情緒指數的相互關系》，《系統(tǒng)工程理論與實踐》2012年第3期。

21. 屈晶：《我國貨幣政策對股票市場影響的實證研究》，《經濟問題》2015年第1期。

22. 石廣平、劉曉星、魏岳嵩：《投資者情緒、市場流動性與股市泡沫——基于TVP-SV-SVAR模型的分析》，《金融經濟學研究》2016年第3期。

23. 吳敬璉：《“股市泡沫”與“規(guī)范股市”》，《經濟管理》2001年第19期。

24. 張金華、姜大明：《我國貨幣政策對股票價格的非對稱性影響研究》，《經濟縱橫》2014年第11期。